OPENBYTE · SELF-HOSTED · AGENT-NATIVE

QuantDinger

开源AI原生量化操作系统 · 从策略想法到受控执行

把AI研究、Python策略开发、回测、paper trading、真实执行边界和监控放进一个本地自托管栈,并通过Agent Gateway与MCP让AI代码助手在受限权限下使用量化能力。

POSITIONING

不是信号机器人,而是量化基础设施

QuantDinger当前官方定位是面向个人、策略作者和小团队的local-first、自托管平台。策略代码、风险设置、凭据和部署由使用者控制。

🧠

AI研究

多Agent研究、AI策略代码生成与评审,但AI输出必须进入证据与风险审查。

🐍

Python策略

Strategy API V2覆盖生命周期、参数、数据、下单意图、风险、回测和运行时。

🧪

回测实验

服务端执行回测、实验、报告和维护任务,保留成本与执行假设。

🛡️

受控执行

paper与live通道分离,真实Agent交易需要scope、paper_only、服务开关和限额同时通过。

🔌

Agent Gateway + MCP

Cursor、Claude Code、Codex等客户端调用获批工具,无需获得券商凭据或管理员JWT。

🏠

本地私有化

Docker Compose部署,PostgreSQL与Redis支撑状态、任务和队列,数据与策略由本地环境管理。

END-TO-END PIPELINE

一条链路,六个可验收节点

研究数据与AI洞察
策略Python API V2
回测成本与风险诊断
模拟paper execution
执行权限与限额门
监控状态与复盘

课程环境核验

2026-08-24对本机安装进行只读检查,不启动交易服务、不读取任何凭据值。

镜像:backend / frontend / mobile / PostgreSQL / Redis 已拉取
编排:backend、trading-worker、scheduler-worker、celery、migration等11项服务
当前状态:容器未运行;正式授课从健康检查和配置审计开始

核心运行角色

当前官方Compose将长任务与长生命周期交易状态拆开,避免所有工作挤在单一Web进程。

backend:Human API、Agent Gateway和核心服务入口
trading-worker:策略运行时、订单、券商会话与对账
celery-worker:AI、回测、实验、报告等有限任务
scheduler-worker / celery-beat:计划任务与调度
PostgreSQL / Redis:持久状态、缓存、队列和任务支撑
MARKETS & ADAPTERS

当前已确认的市场与接口边界

只把官方主仓库和当前源码中能确认的能力写进必修课;其他接口进入扩展开发课。

领域当前官方确认课程练习
加密交易所Binance、OKX、Bitget、Bybit、Gate、HTX及适配器扩展统一行情、paper策略、限频与密钥隔离
传统券商IBKR、Alpaca工作流账户连接设计、订单意图、权限与对账
AI提供商OpenRouter、OpenAI兼容接口、Google、DeepSeek、Grok、MiniMax、自定义端点模型切换、成本记录、输出评审
开发接口Web、Mobile H5、Human API、Agent Gateway、MCP、Python Strategy API V2从人工操作到受限Agent调用
关于MT5 / FT5:当前官方主仓库、文档和适配器目录未确认MT5或FT5为原生支持。课程不会把它们宣传为开箱即用接口,而是放在“新增broker adapter”的二次开发练习中。加密交易当前按官方列出的交易所适配器与扩展机制教学。
AI TRADING OFFICER · COURSE ROLE

把“AI交易官”做成有权限边界的工作流

“AI Trading Officer”在本课程中是教学角色名称,不是当前官方仓库的独立模块名。它由现有Agent Gateway、MCP、策略服务、风控配置和人工审批组合而成。

研究员提出假设与证据
策略工程师生成与检查代码
风险门否决越权与超限
执行操作员默认paper模式
复盘员比较假设与结果
DELIVERABLE COURSE

QuantDinger八步全链路实训

每一步都有课堂动作、交付物和验收点。任何真实交易连接都不作为基础班必做内容。

LESSON 00

安全预检

检查Docker、端口、磁盘、管理员凭据策略、加密密钥和备份位置。

交付:《部署前检查表》;验收:不展示任何真实密钥值。

LESSON 01

本地部署与健康检查

启动Compose栈,确认Web、Mobile、API、数据库、Redis和Worker状态。

交付:服务状态截图与健康检查日志。

LESSON 02

数据与市场目录

配置一个数据源,理解标的规范、K线、基础数据和更新频率。

交付:一个标的的数据字典与时间戳记录。

LESSON 03

Python Strategy API V2

编写最小策略,掌握初始化、订阅、参数、状态、信号和订单意图。

交付:可执行策略文件与参数说明。

LESSON 04

回测与诊断

设置成本、滑点、区间和基准,检查收益、回撤、换手与失败样本。

交付:《回测证据包》与反例分析。

LESSON 05

Paper Trading

在模拟模式观察策略运行、订单、成交、持仓、停止条件和状态恢复。

交付:模拟运行日志与执行偏差表。

LESSON 06

Agent Gateway与MCP

创建最小权限token,让Cursor、Claude Code或Codex调用获批工具。

交付:MCP调用记录;验收:客户端看不到券商凭据。

LESSON 07

监控、停止与复盘

设计服务监控、策略停止、失败恢复、备份和复盘模板。

交付:《运行手册》与故障演练记录。

课程演示命令 · 仅显示安全操作骨架
# 1. 在本机部署目录检查配置,不打印env内容
docker compose config --services

# 2. 启动后检查服务状态
docker compose up -d
docker compose ps

# 3. 验证API健康状态
curl http://127.0.0.1:5000/api/health

# 4. 基础班保持paper模式,不打开Agent真实交易开关
ACCEPTANCE

结课验收:一份全链路运行证据包

25%部署与服务健康
25%策略与回测可复现
25%模拟执行与风险配置
25%Agent权限与复盘表达
重要边界:QuantDinger能够连接真实交易通道,但课程默认不启用真实交易。Agent真实交易需要交易scope、paper_only=false、服务端开关、操作员限额与allowlist同时满足;这是一道权限门,不是“一键自动赚钱”功能。